数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析四种。如果某方法需要一个示例库（该库中的每个元组都有一个给定的类标识）做训练集时，这种分析方法属于（41）。A.关联分析B.序列模式分析C.分类分析D.聚类分析
数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析四种。如果某方法需要一个示例库（该库中的每个元组都有一个给定的类标识）做训练集时，这种分析方法属于（41）。
A.关联分析
B.序列模式分析
C.分类分析
D.聚类分析
B.序列模式分析
C.分类分析
D.聚类分析
参考解析
解析：从功能上可以将数据挖掘的分析方法划分为四种，即关联(Associations)分析、序列模式(Sequential Patterns)分析、分类(Classifiers)分析和聚类(Clustering)分析。
关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析的基本思想为：。
（1）关联分析。关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。在进行关联分析的同时，还需要计算两个参数，分别是最小置信度（可信度）和最小支持度，前者表示规则需满足的最低可靠度，用以过滤掉可能性过小的规则；后者则用来表示规则在统计意义上需满足的最小程度。
（2）序列分析。序列分析主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件，这些事件构成一个序列，发现的序列应该具有普遍意义，其依据除了统计上的概率之外，还要加上时间的约束。在进行序列分析时，也应计算置信度和支持度。
（3）分类分析。分类分析通过分析具有类别的样本特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。其主要方法有基于统计学的贝叶斯方法、神经网络方法、决策树方法等。分类分析时首先为每个记录赋予一个标记（一组具有不同特征的类别），即按标记分类记录，然后检查这些标定的记录，描述出这些记录的特征。这些描述可能是显式的，例如，一组规则定义；也可能是隐式的，例如，一个数学模型或公式。
（4）聚类分析。聚类分析是根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚集到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。聚类分析法是分类分析法的逆过程，它的输入集是一组未标定的记录，即输入的记录没有作任何处理，目的是根据一定的规则，合理地划分记录集合，并用显式或隐式的方法描述不同的类别。
在实际应用的DM系统中，上述四种分析方法有着不同的适用范围，因此经常被综合运用。
关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析的基本思想为：。
（1）关联分析。关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。在进行关联分析的同时，还需要计算两个参数，分别是最小置信度（可信度）和最小支持度，前者表示规则需满足的最低可靠度，用以过滤掉可能性过小的规则；后者则用来表示规则在统计意义上需满足的最小程度。
（2）序列分析。序列分析主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件，这些事件构成一个序列，发现的序列应该具有普遍意义，其依据除了统计上的概率之外，还要加上时间的约束。在进行序列分析时，也应计算置信度和支持度。
（3）分类分析。分类分析通过分析具有类别的样本特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。其主要方法有基于统计学的贝叶斯方法、神经网络方法、决策树方法等。分类分析时首先为每个记录赋予一个标记（一组具有不同特征的类别），即按标记分类记录，然后检查这些标定的记录，描述出这些记录的特征。这些描述可能是显式的，例如，一组规则定义；也可能是隐式的，例如，一个数学模型或公式。
（4）聚类分析。聚类分析是根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚集到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。聚类分析法是分类分析法的逆过程，它的输入集是一组未标定的记录，即输入的记录没有作任何处理，目的是根据一定的规则，合理地划分记录集合，并用显式或隐式的方法描述不同的类别。
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